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人工智能带来商业模式洗牌,如何影响医疗产业人才资源配置?
Justin Luan, HR Director, Columbia China
人工智能在医疗健康领域如何洗牌
 
人工智能对于传统的医疗行业的冲击特别大。面对着全球的AI的趋势,我们所谓的一线发达国家,和我们在所面临的挑战或机会上是在同一起跑线上的。更多的,我看到的是中国医疗行业一次跳跃的机会,这次机会对我们而言是平等的。我们第一次站到了跟美国、跟英国这些欧美传统发达国家平等权利或平等机遇的这个门槛上。
 
对医疗行业来说,在这个趋势下我们的影像中心、诊疗中心、数据处理、大数据处理、是可以共享的,它们通过人工智能会更加精准地判断病人的状况,通过大数据分析、图像处理、声音识别处理,可以帮助医生或者专家更好地判断疾病,提供更好的诊疗方案。
 
对这个行业来说,虽然还不至于是颠覆性的,但是它的飞速发展对于依赖于专家和医生原先的经验的这种特性而言,它会成为一个非常有益的补充。
 
商业模式的转变导致人才与资源重新分配
 
另外,它带来的不是传统意义上理解的高端人才,或低端人才,或者说是技能上的一些差异,而是这个行业商业模型的转变。商业模式的转变比如像体检中心,国内几大知名的体检中心,他们通过做商业模式的探索,很多医院的体检可能被慢慢地剥离。另一方面比如国家在推分级诊疗的方针和政策,也是欧美化的一些操作方法和路径。
 
那么,这种宏观的政策环境下带来的是这个行业的巨变,这种改变导致我们人才的重新分配,首先是员工和各种资源的重新分配和配置;然后是招聘,比方说我不见得会去招一个,很资深的专家专门去读片,假设我已经有了AlphaGo或者说华生Watson,影像处理中心能够帮我很好地去读片的话,它可以承接很多医院的外包,因为人工智能处理图片的速度会非常非常快,所以对我而言,我的医生水平可能要求就不那么高了,我这边只需要一个能完全做手术的医生就可以了。
 
如果未来人工智能足够好,那会慢慢变得依赖于它,这个就取决于它的发展成熟的程度,表现为它可以被依赖的程度。如果它的可信程度越高,那么对医生的配置就不需要那么高,很多下面的这些医务人员就不需要了,很多可以完全外包,包括检验中心,基因检测、血液检测。所以这就是一个行业的洗牌,专业细分化、打包出去、变成共享中心。人工智能在这个过程中可以更好地帮助你去实现,变得更加具有可依赖性。